基于RMF的成品油銷售企業客戶分類管理研究

王瑞霞

摘? 要：近年來，成品油市場競爭日益激烈，而競爭的關鍵點在于對客戶的爭奪。如何做好客戶維護，為客戶創造價值，首要環節就是做好客戶分類。客戶分類管理的目的是使企業更好地分析客戶購買行為，從而有針對性地提升客戶服務質量，并為后期客戶價值挖掘做好鋪墊。本文以A石油公司為例，運用RFM模型、K-均值聚類、對偶分析法等工具對成品油銷售企業客戶分類管理進行了實證研究，從而為后續的客戶服務奠定了基礎。

關鍵詞：成品油銷售;客戶分類;RFM模型;K-均值聚類

一、成品油銷售客戶分類管理現狀

成品油銷售客戶按照銷售渠道可分為兩大類，即零售客戶和直分銷客戶。本文以A石油公司為例，研究直分銷客戶的分類管理。

國內對成品油銷售企業客戶分類管理的研究，大多是從定性分析的角度出發，少量結合定量分析。

（一）國內研究現狀

針對客戶分類管理的研究在我國成品油銷售領域雖然進行了一些探索，但是相對來說還比較少。李海明在《中石油S銷售公司客戶關系管理研究》中，采用ABC識別法、CLV分析法劃分客戶類型，從而改進客戶維護;張乃政等在《成品油營銷中的顧客價值識別》中，運用層次分析法對不同類型的客戶進行價值評估;嚴偉在《中石油阿勒泰銷售公司客戶分類管理研究》中，采用五星客戶分類管理模式對客戶銷售量進行排序分類，并根據客戶類型提出相應的營銷策略。

從總體上來講，客戶分類管理在我國成品油銷售企業的應用尚不成熟，大多是定性的、概念上的分析，定量分析也多是對單一指標的研究，沒有形成系統的客戶分類管理模式。

（二）企業內部客戶分類管理現狀

A石油公司對直分銷客戶從不同維度對客戶進行了分類，定性分類方法主要有：根據客戶性質將客戶劃分為終端直銷、社會加油站和貿易商類客戶;根據客戶需求偏好可以劃分為資源保障型、品質服務型、感情投入型和價格敏感型。這些定性的分類方法也僅是概念上的區分，沒有應用到實際管理中。A石油公司雖然每年也在根據客戶購油量劃分客戶級別，但是分級管理指標單一，客戶分類管理效果不明顯。

二、RFM模型分析

RFM模型主要涉及3個指標，即近度R（Recency）、頻度 F（Frequency） 和值度M（ Monetary） 。指標數據均為客戶的日常銷售數據，比較容易獲得。RFM的基本思路是通過對3個指標的分析來判斷每類客戶的價值， 其優勢在于通過比較RFM平均值與總RFM平均值的變動情況，總結客戶的變化規律和行為特征，常被用于研究客戶忠誠度、活躍度。

（一）相關指標說明

本文根據成品油銷售市場的特點及企業管理的需要，將RFM指標做了一定的改進。R是客戶最近一次購油距離分析點的天數，代表客戶的活躍度，最近購油的客戶更有可能再一次購油，對營銷活動的響應力度也比長時間未購油的客戶強，因此R值越低，客戶價值越高;F是客戶一定時期內購油的頻率，代表客戶的穩定性，用發生業務的天數表示，多次購油的客戶比購油次數少的客戶更有可能再次購買，因此F值越高，客戶價值越高;M是客戶一定時期內的總消費金額，由于不同規模、不同類型的客戶能夠帶來的效益差別很大，因此，本文用銷售毛利代替總消費金額作為客戶價值的值度指標。M值越高，客戶價值越高。

（二）基于RFM的客戶類型分析

本文借鑒帥斌等人的研究，將成品油銷售企業客戶分為8種類型，即重要保持客戶（R↓F↑M↑）、重要發展客戶（R↓F↓M↑）、重要挽留客戶（R↑F↑M↑）、一般價值客戶（R↑F↓M↑）、一般保持客戶（R↓F↑M↓）、一般發展客戶（R↓F↓M↓）、一般挽留客戶（R↑F↑M↓）及無價值客戶（R↑F↓M↓）。

（三）RFM模型分析步驟

1、 數據收集

根據RFM指標要求收集客戶數據信息，客戶原始數據的準確性是進行客戶分類管理的前提。

2、 RFM指標權重分析

不同行業，乃至不同企業指標權重都可能不同。成品油銷售具有其自身的特點，有必要對成品油銷售企業的RFM指標權重進行賦值。本文采用相對比較簡單的對偶比較法，計算RFM各指標的權重ωR、ωF、ωM，并且3個指標權重要歸一化，即相加等于1，分析過程如下：

（1）對RFM的3個指標進行兩兩比較，構造成對比較矩陣。

（2）采用連加評分法求得各指標的分值、所有指標的總分值。

（3）計算各指標的分值與總分值之比，得到各指標的權重ωR、ωF、ωM。

3、將RFM各指標標準化

在RFM值計算中，3個評價指標的量綱和數量級不相同。為了消除量綱和數量級的影響，確保數據分析準確性，需要對原始數據進行標準化處理。本文采用“最大-最小標準化”方法對原始數據進行無量綱化處理。設minX和maxX分別為某指標的最小值和最大值，當指標望大特性時，標準化處理的公式為：X'=（X-minX）/（maxX-minX）;當指標望小特性時，標準化處理的公式為：X'=（maxX-X）/（maxX-minX）。

R指標對客戶價值存在相反關系，F 和 M 指標對客戶價值存在正相關關系，計算公式如下：

C[jR]=[maxR-RmaxR-minR]，C[jF]=[F-minFmaxF-minF]，C[jM]=[M-minMmaxM-minM]（1）

在公式（1）中，C[jR]、C[jF]、C[jM]分別指客戶j標準化后的R、F、M值。

4、聚類分析

應用K-均值聚類分析法，對成品油銷售企業客戶進行分類，分析過程如下。

（1）應用SPSS軟件的K-均值聚類分析法，對標準化后的銷售數據進行聚類分析操作，得到k類成品油銷售客戶。

（2）分別將每類成品油銷售客戶的RFM指標均值與總均值作比較，得到每類客戶的RFM類型。

（3）利用公式（2）加權計算各類客戶的綜合RFM值，并對綜合價值進行排序。

C[jI]=ωR×C[jR]+ωF×C[jF]+ωM×C[jM]（2）

在公式（2）中，C[jI]指客戶j加權后的RFM值，C[jR]、C[jF]、C[jM]分別為客戶j標準化處理后的R、F、M數值。

三、成品油銷售企業客戶分類實證研究

（一）指標權重分析

本文邀請了6名商業客戶部主任及3名客戶經理，對RFM三項指標的重要性進行排序，賦值1-3分。首先構建每位評分者三項指標的兩兩比較矩陣，然后采用對偶分析法求得每位評分者三項指標的權重，最后用算術平均數求得三項指標的權重。第一位評分者三項指標的權重如表1所示。

同理，計算另外8位評分者RFM三項指標的權重，采用算術平均數求出RFM三項指標的權重ωR、ωF、ωM，如表2所示。

從表2中可以看出，F指標的權重最大0.46，即專家們認為在客戶管理中購油頻率是最重要的因素，其次是R最近一次購油0.3，最后是M毛利0.24，這與A石油公司的實際情況也是比較相符的。成品油市場價格未完全放開，因此毛利不是企業關注的首要指標，最重要的指標是客戶的穩定性，客戶的流失也就代表著銷量的流失、市場份額的流失。

（二）客戶類型分析

本文選取2019年1-6月的直分銷數據，對建立的RFM客戶分類模型進行實證研究。按照公式（1）利用excel軟件對原始數據進行標準化處理，處理后的部分數據如表3。

對標準化處理后的銷售數據，利用SPSS 23.0進行K-均值聚類分析，輸入最近一次購油C[jR]、購油頻率C[jF]、毛利C[jM]3組數據。聚類分析的關鍵點是確定聚類的類別數。在RFM模型中，基本的客戶類別數由每類客戶的綜合RFM值與總RFM平均值比較結果來決定，共有8種可能結果，因此將類別數確定為8，根據研究目的的不同，類別數還可以細化。通過軟件分析得到8類客戶。分別將8類客戶的RFM平均值與總RFM均值一一比較，可以得到每類客戶的變動情況，并以此定義A石油公司的客戶類型。

利用公式（2）加權計算各類客戶的綜合RFM值C[jI]，并對C[jI]進行排序，結果如表4所示。通過比較發現，重要保持客戶和一般保持客戶的客戶價值較高，這兩類客戶需要企業重點維護，要定期拜訪，關鍵時刻可以由企業領導直接進行“高層公關”;其次是一般發展客戶分值，這類客戶如果屬于新開發客戶，則要派專人緊盯，加大維護力度;無價值客戶分值最低，特殊情況下可以放棄。

四、結語

客戶是成品油銷售企業最重要的資源，如何優化企業資源，為客戶提供更好的差異化服務，首先就需要做好客戶分類管理。本文分析了客戶分類管理的現狀及存在的不足，提出通過建立RFM模型進行成品油銷售客戶分類管理，并以A銷售企業為例進行了實證研究。RFM模型為成品油銷售企業客戶分類管理提供了新的思路，但同時RFM模型也具有一定的局限性，一是僅能對現有客戶進行分類，對于潛在客戶則無法分析;二是僅能對客戶現有價值進行分析，而對客戶全生命周期價值則需要更深一步的分析。

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